[ADRNワーキングペーパー] 東アジアにおけるAIガバナンスと民主主義に関するイニシアチブのマッピング（パート7～11）

メディア

AIは、特に著作権保護と知る権利への影響を通じて、権力の監視役としてのメディアの役割をますます左右しています。しかし、報道機関の持続可能性を確保するための十分な対策は依然として限定的です。日本における技術的およびファクトチェックのイニシアチブ、韓国における新しいメディアガバナンスの規制ギャップなど、国ごとに異なる課題と対応が現れています。一方、台湾は異なる方向性を模索してきました。包括的なプラットフォーム規制の失敗後、立法議論は報道機関とデジタルプラットフォーム間の交渉枠組みへと移行しました。しかし、このアプローチの実現可能性は不確かです。

1. 日本

1.1. AIに関する懸念

日本の報道機関は、生成AIが著作権、事業の持続可能性、および知る権利に与える影響について、継続的な懸念を表明しています。2023年以降の日本新聞協会が発行した声明は、情報空間の混乱、プライバシーの懸念、既存の法的枠組みの不備、および透明性の欠如を指摘しています（日本新聞協会 2023）。同協会は、生成AIシステムにおけるニュースコンテンツの無断使用は、ジャーナリズムの経済的基盤を脅かし、民主的プロセスを支える質の高い報道の利用可能性を低下させる可能性があると主張しています。同協会は、ニュースコンテンツは多大な労力とコストによって作成された知的財産を構成しており、生成AIの開発者およびサービスプロバイダーは、そのようなコンテンツを使用する際に許可を得て補償を提供するべきであると主張しています。著作権とAIに関する最近の政策議論と解釈上のガイダンスにより、いくつかの問題が明確化されましたが、同協会（日本新聞協会 2024）は、既存の保護は不十分であると考えており、解釈のみに依存するのではなく、立法改革を求めています。

検索拡張生成（retrieval-augmented generation）と、ユーザーが元のニュースソースにアクセスせずにAI生成の要約に依存する「ゼロクリック検索」の拡大により、懸念はさらに高まっています（日本新聞協会 2025）。報道機関は、このような慣行が記事を無断で複製したり、不正確な出力を生成したり、元の報道の信頼性を損なったりする可能性があると警告しています。これらの懸念を受けて訴訟も起こされています。2025年8月、読売新聞（読売新聞 2025）に続き、日経新聞と朝日新聞（日経 2025a）がPerplexity社を著作権侵害で提訴しました。これらの訴訟は、著作権法の認識されているギャップと、特に許可なしでの特定の利用を認める規定など、法定例外をめぐる不確実性を浮き彫りにしています。

1.2. 対抗策とその限界

法的擁護と並行して、メディア組織は情報の一貫性を保護するために技術的および制度的な対応を追求してきました。多くの組織が、オンラインコンテンツへの検証済み発信者情報を埋め込むことで追跡可能性と真正性を強化するOP（Originator Profile）技術の開発に参加しています。[1]ファクトチェックの取り組みも拡大しています。2025年には、報道機関がJFCの協力を得て選挙中に協調したファクトチェック（読売新聞 2025）を開始し、2025年の参議院選挙中に200件以上のファクトチェック記事が公開されました（NHK 2025）。

しかし、経験的な調査結果は限界を示唆しています。調査によると、2025年（NHK 2025）および2026年（時事通信 2026）の選挙中に広く拡散された虚偽情報に遭遇した個人のかなりの割合がそれを真実だと信じており、テレビは主要な接触チャネルであり続けました。これは、誤情報に関する報道が意図せずその認識を広めるのに寄与する可能性があり、同時に、注意経済（attention economy）の情報環境において、伝統的なメディアへの信頼が揺らいでいることを示しています。

日本の報道業界は、生成AIを著作権保護、経済的持続可能性、および民主的な情報機能に対する相互に関連したリスクとして捉えています。より強力な法的保護を擁護する一方で、メディア組織は認証技術とファクトチェックのイニシアチブにも投資しています。法的曖昧さ、プラットフォームの慣行、および誤情報を増幅することなくそれに対抗することの難しさなど、構造的な課題は残っています。

2. 韓国

2.1. 伝統的メディアとAI

伝統的メディアは、民主主義に不可欠な情報を提供するという公的使命を果たそうとしながら、AIを積極的に統合しています。ジャーナリズムの誠実性を維持するため、韓国言論振興財団や様々な報道機関などの公的および民間セクターの主体は、共同で、または個別にAIジャーナリズムガイドライン（姜 2024）と倫理基準を確立しています。しかし、著作権紛争の激化は依然として重大な負担となっています。文化体育観光部による（林 2025）AIによる要約が無断で行われた場合は侵害にあたるとの解釈にもかかわらず、政府の「まず利用し、後で補償する」というアプローチは大きな摩擦（柳 2026）を生んでいます。この対立は、3大放送会社がNaverに対して起こした集団訴訟（崔 2025）に象徴されており、AI時代におけるジャーナリズム資産の公正な評価をめぐる闘争を浮き彫りにしています。

2.2. 新メディアにおける規制の真空

AI基本法が存在するにもかかわらず、デジタル空間には規制の真空が残っています。現在の法制（国家AI戦略委員会 2025）は、主にAI開発者およびサービスプロバイダーに義務を課すことに焦点を当てており、AI駆動型の物語を作成する報道機関や影響力の大きいYouTuberを含む、実際のコンテンツ作成者を責任追及していません。このギャップは、情報透明性を著しく妨げています。さらに、グローバルプラットフォームは、エンゲージメントベースのアルゴリズムがエコーチェンバー効果を悪化させることで市民を分極化した環境に閉じ込める能力を持っていますが、それらが配布するAI生成コンテンツに対する直接的な責任を負っていません。具体的には、現在のセーフハーバー規定（国会 2025）は、これらの仲介者が積極的な責任を回避することを可能にしていますが、国内の捜査への協力が限定的で、偽情報事件に関する加入者データの提供をためらうことは、悪意のあるアクターを特定し罰するための法的努力をさらに複雑にしています。

韓国のAIジャーナリズム倫理推進は制度的なコミットメントを示していますが、この誠実性は、執行可能な著作権保護のインフラなしでは機能的に空虚であり、伝統的メディアは十分な法的救済なしに高い編集基準を維持するための不均衡な負担を負っています。一方、規制のギャップは新メディアにおいても顕著であり、主にAI開発者に焦点を当て、プラットフォームを保護するためにセーフハーバー規定を設けています。結局のところ、韓国のメディアガバナンスは、高レベルの野心と構造的な寛容さの間で引き裂かれています。この隔たりを埋めるには、法的および倫理的な説明責任を技術開発者からプラットフォームとコンテンツ作成者の両方にまで広げるパラダイムシフトが必要です。

3. 台湾

3.1. 伝統的ニュースメディアの課題

台湾の報道業界は、流通チャネルと広告収入の両方において、GoogleやMetaのような多国籍デジタルプラットフォームに大きく依存するようになりました。2021年、立法院は、大手デジタルプラットフォームがニュースコンテンツから利益を得ているにもかかわらず、結果として生じる広告価値を報道機関と公正に共有していないという懸念を表明し、伝統的メディアにますます経済的圧力をかけていると指摘しました（蔡ら 2025）。中国時報は、台湾のデジタル広告市場が約610億台湾ドル（18.7億米ドル）であるのに対し、GoogleとMetaが合わせて400～500億台湾ドル（12.3～15.4億米ドル）を占めており、メディア経営に大きな圧力をかけていると報じました（諸葛 2025）。

この圧力は、生成AIの普及によってさらに増大しています。聯合新聞網（喩 2026）とThe Reporter（謝と簡 2026）によると、GoogleのAI Overview導入以来、より多くのユーザーがAI生成の要約だけを読んだ後に検索結果ページを離れるようになり、一部のニュースウェブサイトではクリック率の低下が見られています。さらに、生成AIは大量のニュースコンテンツから学習し、要約、書き直し、パーソナライズされた記事を生成できるため、ニュースの流通における中心的な仲介者となる可能性が高まっています。AIエージェントが複数の記事を横断して読み、ユーザーの要求に合わせて応答を生成するようになると、視聴者は元の報道そのものではなく、AIによって再構成された二次情報に遭遇する可能性があり、報道機関のビジネス基盤をさらに不安定化させる可能性があります。

さらに、卓越新聞電子報（陳 2026）の林雨豊氏は、ニュースメディアは、可視性を確保するために、プラットフォームの好みに合わせて見出しやコンテンツ形式を調整することをますます余儀なくされていると論じています。その結果、アルゴリズムへの適応が、公共の価値や専門的な編集判断よりも優先される傾向があり、メディアの自律性に対する構造的な制約となっています。

3.2. 包括的規制の失敗

これらの展開に対応して、台湾ではデジタルプラットフォーム規制の必要性が認識されています。2022年6月、国家通信委員会（NCC）は、プラットフォームの説明責任、透明性、および違法コンテンツへの対応を包括的に規制することを目的とした、EUのデジタルサービス法（Institute of Geoeconomics 2024）の台湾版として構想されたデジタル仲介サービス法（国家通信委員会 2022）の草案を発表しました。しかし、その規制範囲の広さ（Chohan 2022）から、草案は企業や業界団体から強い抵抗を受けました。また、 substantial な国民の反対も引き起こしました。JOIN[2]では、163件の賛成に対し38,795件の反対意見が表明されました。特に、情報の削除やアクセス制限を可能にする規定は、表現の自由に関する深刻な懸念を引き起こしました。その結果、2022年9月初旬、NCCは立法プロセスを一時停止し、さらなる検討のために作業グループに草案を返しました。事実上、台湾による包括的なプラットフォーム規制法の導入の試みは停止しました。

3.3. 交渉法への移行

包括的規制の失敗後、台湾での議論は、ニュースコンテンツの利用に対する補償の制度化へとますます移行しています。台北時報（Shan 2025）と聯合新聞網（Li and Tang 2025）によると、2025年に立法院は、主要なデジタルプラットフォームにニュースコンテンツの利用によって生じる利益について報道機関と交渉することを義務付けるニュースメディアとデジタルプラットフォーム交渉法案（Lin et al. 2025）の審議を開始しました。2025年6月のメディア交渉法制に関する公聴会では、国民党、民進党、台湾民衆党がそれぞれ独自の法案を提出したことが確認されました。しかし、MODAは、そのような法制が米国によって貿易障壁と解釈される可能性があると指摘し、慎重な立場をとりました。同時に、中国時報は、諸葛潤氏が交渉枠組みの範囲をGoogleとMetaだけでなく、生成AI企業にも広げるべきだと主張していると報じました（諸葛 2025）。経済日報はさらに、2026年3月現在、政府は生成AI企業のニュースコンテンツ利用を、ライセンス、補償、収益分配の枠組みにどのように組み込むかを引き続き検討していると報じました（喩 2026）。■

[]Originator Profile Collaborative Innovation Partnership (OP-CIP), https://originator-profile.org/en-US/.

[2]「デジタル仲介サービス法（草案）」に関するパブリックコメント、国家通信委員会（NCC）、台湾、2022年6月29日～8月29日。https://join.gov.tw/policies/detail/43dbdcc4-af21-4fcb-9173-d3b5993ab88d.

教育

AI教育は主要な政策分野として浮上していますが、国によってアプローチは異なります。日本は、AIリテラシー、批判的評価、および責任ある利用を強調しながら、教育におけるAIの利用を推進していますが、特にフォーマル教育における制度的枠組みはまだ開発途上です。韓国は教育のデジタルトランスフォーメーションを推進しており、AI教育における包摂性を強く重視しています。台湾は、市民社会との積極的な協力によりAI教育を制度化し、デジタル市民権と情報環境の強化に向けた広範な取り組みに統合しています。

1. 日本

1.1. 教育におけるAI

AIリテラシーと教育は、AI関連の社会リスクに対する日本の対応の主要な構成要素として位置づけられています。2025年の国家AI基本計画（内閣府 2025）は、初等・中等教育における情報活用能力の向上と、実証プロジェクトや教育イニシアチブを通じてすべての市民がAIリテラシーを開発することを支援することを強調しています。

初等・中等教育における政策の方向性は、一般的にAIの利用を支持しています。文部科学省は、2023年7月に教育における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン（文部科学省 2024）を発行し、2024年12月に改訂版を公表しました。ガイドラインは、生成AIを潜在的に有用なツールとして説明し、出力は参考資料として扱われるべきであり、関連するリスクを考慮した後の最終的な判断と責任は人間のユーザーに残されるべきであることを強調しています。これらのガイドラインに基づき、2023年から生成AI利用を促進するパイロットプロジェクト[1]が実施され、2024年には多数の中等・高等学校から報告書が提出されました。一部の学校では、AI生成出力のファクトチェックなどの実践が導入されました。

教育政策の議論は、AIリテラシーを民主的参加とも結びつけています。2030年からの次期学習指導要領の改訂（MEXT 2026）では、ソーシャルメディアや生成AIによる社会的分断の可能性を考慮し、デジタル時代に社会に参加できる人材を育成する必要性が強調されています。現在のカリキュラムは、メディアリテラシー、特に情報の批判的評価、その社会的・文化的文脈の理解、およびデジタル社会への参加という点において不十分であると考えられています（MEXT 2026）。したがって、情報教育全体の一環として、これらの要素を明確化し強化することが提案されています。初等教育から高等教育まで、あらゆる教育段階において、政策文書は、人間中心設計の理解、出力におけるエラーやバイアスの認識、および情報がユーザーの判断や行動にどのように影響するかを評価することを含む、AIについて、そしてAIを通じて学ぶことを強調しています。

1.2. 一般人口のためのリテラシー

より幅広い年齢層を対象とした取り組みも行われています。政府のICTリテラシー向上ロードマップは、生成AIに関する知識を整理し、優先すべき能力を特定し、教育コンテンツを開発・普及させる必要性を強調しています（MIC 2023）。一般向けの教育資料は、情報精度、データ漏洩、知的財産、およびユーザーの責任に関連するリスクの説明を含む、生成AIの利用に関する入門的なガイダンスを提供しています。[2]啓発コンテンツはまた、偽情報の拡散のような社会リスクの源泉であると同時に、問題解決のためのツールでもあるとAIを位置づけています（ボストン コンサルティング グループ 2025）。官民連携も拡大しており、2025年にはプラットフォーム企業、通信事業者、IT企業、および関連組織間の協力によりデジタルリテラシーを向上させるためのDIGITAL POSITIVE ACTIONが開始されました。[3]。

しかし、実施は進行中です。2025年の政府調査では、回答者の87.8％がICTリテラシーの重要性を認識していると答えたのに対し、75.3％がそれを向上させるための具体的な行動をほとんどまたは全く取っていないと報告しました（総務省 2025a）。比較データはまた、日本における初期条件の弱さを示唆しています。日本、韓国、米国を比較した2023年の調査では、日本の回答者は一次情報源を確認したり、情報のタイミングをチェックしたりする可能性が低く、注意経済に関連する主要な概念への認識が著しく低いことがわかりました（読売新聞 2024）。

同時に、社会状況は急速に変化しています。2025年の調査では、小学生の間での生成AIの認知度と利用率が2023年以降大幅に増加したことが示されました（ベネッセコーポレーション 2025）。多くのユーザーが、何かを理解できなかったときにAIに頼っており、AIの出力におけるエラーに遭遇した経験があると報告しています。これらの傾向は、早期の年齢でのAIへの曝露が増加していることを示しており、体系的なリテラシー開発の重要性が増していることを示唆しています。

1.3. サイバー/AI能力構築

サイバーセキュリティ人材育成の取り組みとしては、政府機関、地方自治体、重要インフラ事業者向けのサイバー防御演習「CYDER」[4]、若手セキュリティイノベーター育成のための「Security+Hackathon 365 Days（SecHack365）」[5]および「Security Camp」[6]、サイバーセキュリティ演習プラットフォーム「CYDERANGE」の民間開放（オープン・プラットフォーム、NICT 2022）、およびASEAN諸国へのサイバーセキュリティ能力構築支援（ASEAN-Japan Cybersecurity Capacity Building Centre: AJCCBC）[7]が含まれる。これらの取り組みはすでに数百人の卒業生を輩出しており、次の課題はAIおよびサイバーセキュリティ分野でこれらの人材を維持する方法を見つけることである。

2. 韓国

2.1. デジタルトランスフォーメーションとAI

韓国は、「ハイタッチ・ハイテック」モデル（教育部 2023）を通じて教育のデジタル変革を推進している。AIは個別化された知識提供を処理し、教師は批判的思考と感情的メンターシップを優先する学習デザイナーとしての役割を果たすことができる。このアプローチは民間セクターにも反映されている。SeoltabのようなプラットフォームはAI（Jang 2024）を利用して、非対面形式での学生の質問プロセスを中心とした個別学習計画とデザインを作成している。しかし、この移行は教育者の役割に関する社会的な摩擦に直面している。京畿道（キョンギド）の「Hi-Learning」プラットフォームをめぐる論争では、宣伝資料がAIを教師よりも優れていると描写し、教師の言葉を空虚だと表現したため、教師組合から大きな反発を招き、最終的に公的な謝罪につながった（Jin 2025）。

2.2. 全国民のAIリテラシーと包摂性

「AI for All」イニシアチブ（教育省 2025）を通じて、韓国は若者から高齢者まで、すべての国民がAIを基本的な市民リテラシーとして習得できるようにしている。これらの取り組みを統合するため、教育部は2025年末に「AI人材支援局」（教育省 2025）を設立し、すべての教育段階における生涯にわたるAI能力を監督している。この国家的な枠組みは、ターゲットを絞った福祉プロジェクトを通じて地域レベルで展開されている。釜山（プサン）は、脆弱な子供たちにAIベースのスマート学習と感情的サポートを提供している（Smart City Korea 2022）。同様に、「デジタル能力センター」[8]はデジタルリテラシープログラムを提供するように拡大しており、最近では特にAIリテラシーも包含している。「ソウルAIエデュテック」[9]のような公的主導のイニシアチブは、ソウルAI財団が運営しており、高齢者や疎外されたグループのデジタルデバイドを埋めることに焦点を当てている。特定の脆弱な人口層に合わせたテクノロジーを提供することで、韓国は全世代にわたるデジタルデバイドを埋めるために取り組んでいる。

韓国の私教育市場は30兆ウォン近くに急増し（教育省・統計庁 2025）、高所得世帯は低所得世帯の5倍を費やしている（Lee 2023）ため、AIは、それが閉じようとしている格差を広げる可能性のある、裕福な家庭が最初に享受するプレミアムな利点となるリスクがある。しかし、同じテクノロジーは、公平な機会を提供する真の可能性を秘めている。真剣なインフラ投資とともに展開されれば、個別化されたAIツールは、農村部やサービスが行き届いていない地域の学生に質の高い教育を提供する最も効果的な方法となる可能性がある。最終的に、AIが構造的な障壁となるか、社会移動の梯子となるかは、韓国が教育風景の根本的な不平等をどれだけ大胆に対処するかに完全に依存するだろう。

3. 台湾

3.1. 国家戦略とAI教育の位置づけ

台湾の「AI新十大インフラプロジェクト計画」（国家発展委員会 2026）の「デジタル基盤」セクションでは、AI教育は初等・中学校から始まり、高等学校で継続し、大学・専門学校での学際的な学習に拡大し、産業界で即戦力となる人材の育成を支援し、一般市民のAIリテラシーと活用能力を向上させるべきであると述べている。このように、台湾ではAI教育は単なる学校教育の一部としてではなく、産業競争力と社会能力構築に関連する、より広範な人材エコシステムとして位置づけられている。

3.2. 学校教育

教育部は、生成AI時代に対応した年齢別の教材を導入した（情報・技術教育司 2026）。AIとの学習は、初等高学年の生徒が質問、修正、自己評価を通じて生成AIを学習補助として利用することを奨励し（教育部 2025）、「AIを活用し、未来を見る：デジタル市民のための必修科目」は、中等教育の生徒が情報検証、メディアリテラシー、知的財産、プライバシー、安全などのトピックを通じて責任あるデジタル市民権を育成するのを支援する（教育部 2025）。これらの取り組みは、「12年基礎教育カリキュラムガイドライン」（国立教育研究院 2018）によって強化されており、AI時代の能力が正式な教育に組み込まれている。中学生はプログラミング、データ、ネットワークを通じて計算的思考と問題解決を学び、デジタル倫理とセキュリティも学ぶ一方、高校生はビッグデータ、データマイニング、機械学習に触れる。

さらに、台湾はデジタルコンピテンシーとデジタルリテラシーを重視している。オードリー・タンは、学習者は単なる情報の受信者であるだけでなく、知識の生産者であるべきだと強調し、情報源の検証と事実確認を実践的なスキルとして位置づけている[10]。この見方では、デジタル教育は単なる技術訓練ではなく、学生が社会と関わり、知識を社会に還元する相互的な学習形態である。関連する取り組みとして、大学・専門学校生およびその他の資格のある若者を対象とした実践的なスキームであるTアンバサダートレーニングプログラムがある（中小企業庁 2020）。これはオンラインコースワークと実践的なトレーニングを組み合わせ、中小企業のデジタルトランスフォーメーションを支援し、参加者に奨学金と証明書を提供する。

3.3. 学校や地域社会における市民社会の取り組み

台湾では、AIと情報リテラシー教育は正式な学校教育を超えており、市民社会との協力も通じて追求されている。例えば、TFC[11]は、メディア教育とデジタル包摂を結びつけることで、正式な学校教育を超えて情報リテラシーを推進してきた。その取り組みには、事実確認ツールと検証実践に関する学校や地域社会でのワークショップ（Ho 2022）、および高齢者を支援する携帯電話インストラクターのトレーニング（Wu 2022）が含まれる。IORG[12]は、教育者や市民活動家との協力により、情報リテラシーの研究に基づいたアプローチを実践に移してきた。その活動には、教師研修、学生向け講義、教師・学生共同創造ワークショップ、そして離島地域を含む地域活動家との協力が含まれる。また、教育用途に設計された実践的なリソースである「情報リテラシーガイド」も発行している（IORG 2022）。

これらの取り組みを総合すると、台湾における情報リテラシーは、学校、地域社会、市民社会組織にまたがる、階層的で社会的に埋め込まれたエコシステムを通じて開発されていることが示唆される。

3.4. 現在の情報リテラシーアプローチの限界

同時に、現在のリテラシー教育の範囲は依然として不十分であると主張する人もいる。IORGのユー・チーハオ（Chihhao Yu）[13]はインタビューで、技術的なスキルを超えて、情報に基づき、敬意を払い、操作に強い方法で同僚と政治について議論する能力を育成することが極めて重要であると強調した。DoubleThink Labのティム・ニブン（Tim Niven）[14]とFactLinkのサマー・チェン（Summer Chen）[15]も同様に、教育は個々の話や主張を否定するだけでなく、市民が繰り返される物語、定型句、そして中国本土の情報操作のより広範な戦略的プレイブックを理解するのを助けることに焦点を当てるべきだと強調した。この観点からは、これらのより広範な構造への認識を高めることで、市民は新しい、非常に詳細な偽情報ナラティブをより独立して特定し解釈できるようになるだろう。■

[1]「Leading DX School 生成AIパイロットスクール | Leading DX School」https://leadingdxschool.mext.go.jp/ai_school/.

[2]総務省（日本）。「生成AI入門：はじめに、使い方と注意点」。安全・安心なインターネット利用ガイド。https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/generativeai/index.html.

[3]総務省（日本）。「DIGITAL POSITIVE ACTION：誰もが安全に利用できるデジタル空間の創造」。https://www.soumu.go.jp/dpa/about/.

[4]情報通信研究機構（NICT）、日本。「CYDER：実践的サイバー防御演習」。サイバーセキュリティトレーニングセンター。https://cyder.nict.go.jp/.

[5]情報通信研究機構（NICT）、日本。「SecHack365：セキュリティイノベーターのための長期ハッカソンプログラム」。https://sechack365.nict.go.jp/.

[6]情報処理推進機構（IPA）、日本。「セキュリティ・キャンプ：学生向け高度セキュリティ教育プログラム」。https://www.ipa.go.jp/jinzai/security-camp/index.html.

[7]ASEAN-Japan Cybersecurity Capacity Building Centre (AJCCBC)。「私たちについて」。タイ国家サイバーセキュリティ庁（NCSA）および国際協力機構（JICA）が運営。https://ajccbc.ncsa.or.th/.

[8]韓国情報化振興院（NIA）。「AIデジタル学習センター（韓国語）」。https://www.디지털배움터.kr/entry.do.

[9]ソウルAI財団。「ソウルAIエデュテック：ソウル市民向けデジタル教育プラットフォーム」。https://sdfedu.seoul.kr/main/index.jsp.

[10]TBS CROSS DIG with Bloomberg。「オードリー・タンの盟友、マイクロソフトのエコノミスト、グレン・ウェイル氏：多数決を超えて――日本と台湾の民主主義、そして「対立」がいかにイノベーションを推進するか（日本語）」。CROSSDIG 1on1。YouTube。https://www.youtube.com/watch?v=gTWqbdfTc2g.

[11]台湾ファクトチェックセンター（TFC）。https://en.tfc-taiwan.org.tw/.

[12]台湾情報環境研究所（IORG）。「IORGについて」。https://iorg.tw/_ua/about.

[13]台湾情報環境研究所（IORG）共同ディレクター、チーハオ・ユー。Global Taiwan Instituteでのプロフィール。https://globaltaiwan.org/member/chihhao-yu/。

[14]ティム・ニブン博士、ダブルシンク・ラボ副CEO。Google Scholarプロフィール。https://scholar.google.com/citations?user=B9vqlpwAAAAJ&hl=en。

[15]サマー・チェン、FactLink創設者、台湾ファクトチェックセンター前編集長（2019～2024年）。グローバル台湾研究所プロフィール。https://globaltaiwan.org/member/summer-chen/。

労働

労働問題に起因する課題は、AIの民主主義への影響の重要な側面を構成している。AIによる雇用喪失に起因する経済的不平等は、既存の格差を悪化させ、民主主義社会の健全性に対してより広範なリスクをもたらす可能性がある。同時に、採用決定におけるAIの不透明な利用は、公平性、非差別、適正手続きといった中核的な民主的価値を直接脅かし、アルゴリズムの説明責任に関する根本的な問題を提起しており、民主的統治はこれに対処する必要がある。国々で共通して見られる労働関連の懸念は、自動化による雇用喪失と、AI支援採用における潜在的な差別である。雇用喪失への政策的対応は異なる。雇用保護に関して、台湾は労働者保護を保証する法定規定に依存する一方、韓国は交渉と労働組合の圧力によって労働移行に対処しようとしている。日本はAIを主に生産性向上ツールと位置づけ、リスキリングと労働移動に焦点を当てている。AI支援採用は、事例全体で広く導入されている。同時に、アルゴリズムによる差別につながる可能性についての懸念が存在し、これは主にソフトローによって対処されている。

1. 日本

1.1. リスキリングを通じた労働移行と対策

日本では、人口減少とそれに伴う労働力供給の制約が、喫緊の政策課題として広く認識されている。この文脈において、AIは労働リスクの原因としてだけでなく、生産性を維持するためのツールとしても議論されている。AIビジネスガイドラインは、失業を潜在的リスクとして特定し、人間の尊厳、自律性、教育とリスキリングを指針原則として強調している（経済産業省 2025年）。2025年10月のAISIの報告書も、労働市場と経済的不平等への潜在的な影響に言及している（Japan AI Safety Institute 2025年）。同時に、経済産業省の2025年「2040シナリオ」は、AIとロボット工学の推進とリスキリングを組み合わせることで、約200万人の労働力不足を相殺できると推定している（経済産業省産業構造審議会 2025年）。2026年の第12次職業能力開発基本計画の草案も同様に、AIは特定の職業の需要を減らす可能性があるが、「人的資本」への投資とスキル開発を強調している（厚生労働省 2025年）。

企業レベルでは、労働代替の初期兆候が現れている。例えば、2025年11月、日本最大手の通信会社の一つであるNTTは、5年以内に業務の半分以上をAIで処理できる可能性があると述べた（日経 2025b）。日経が100社以上の主要企業を対象に行った調査では、複数の企業がAIによって社内業務の30～40％を補完できると予想している。

政策対応は、主にリスキリングと労働移動に焦点を当てている。職業訓練政策は拡大されている。これらの措置には、個人への直接的な財政支援、企業を通じた間接的な支援、民間訓練機関が提供する訓練プログラムが含まれる。同時に、企業主導型プログラムへの政策的偏り、自己主導学習の障壁、非正規労働者や若手従業員の不均等なアクセスなど、いくつかの課題が指摘されている（新田・田中 2025年）。これらの支援策はAI関連スキルに限定されず、労働市場の広範な変化に対応することを目的としている。厚生労働省は、デジタルおよびAIスキルのための実践的な訓練環境を創出するモデルプロジェクトを開始した[1]。民間部門では、日本電機情報産業労働組合連合会が、傘下の組合とマイクロソフトの協力を得て、AI関連のリスキリングプログラムの提供を開始した（松井 2026年）。

日本では、大規模な失業はまだ発生していないが、格差に関する懸念が提起されている。2026年3月のインタビューで、野党党首は、AIは高所得のホワイトカラー労働者に不均衡に影響を与え、所得格差を拡大させる可能性があると主張し、返還可能な税額控除やベーシックインカムまたはベーシックサービスに関する議論などの措置を求めた（Bloomberg 2026年）。一部では、AI戦略に関する政策議論が労働者の視点を欠いているとも指摘されている（新田・田中 2025年）。生産性向上は政策論議の中心であるが、職業構造の変化と所得格差の広範な社会的・民主的影響については、依然としてごくわずかしか議論されていない。

1.2. 採用におけるAI

AIは採用慣行にますます影響を与えている。調査によって数字は異なるものの、多くの民間企業が採用プロセスでAIの使用を開始している。採用におけるAIの利用は効率を向上させる可能性がある一方で、いくつかのリスクも伴う。AIビジネスガイドライン（総務省・経済産業省 2025b）で指摘されているように、これらには、バイアスのあるトレーニングデータが差別的な出力を生む可能性、意思決定におけるAIへの過度の依存のリスク、個人データの不適切な使用の可能性が含まれる。同文書は、バイアスを軽減するための努力と、人間の判断による介入を求めている（総務省・経済産業省 2025a）。

民間部門でのAI利用が拡大するにつれて、公的雇用支援機関も、AIをサービスにどのように活用できるかを探求し始めている（職業安定局 2025年）。現在の政策の方向性は、AIがすべての人間タスクを代替するのではなく、雇用サービスのアクセス性と効率性を向上させるツールとして使用されるべきであることを強調している。2026年以降、パイロットプロジェクトとシステム設計イニシアチブが実施に向けて進展すると予想されている。これらの議論の中で、個人情報および機密情報の漏洩を防ぎ、不適切またはバイアスのある出力の生成を軽減することに特に注意が払われている。

2. 韓国

2.1. 労働移行の闘争

2026年2月、雇用労働部と二つの全国的な労働組合連合会である全国民主労働組合総連盟と韓国労働組合総連盟は、月例政策対話を通じてAI主導の産業再編と雇用保障に対処するためのハイレベル協議体を設置した（雇用労働部 2026年）。しかし、これらの議論は現場で直ちに摩擦に直面している。現代自動車では、労働組合がAtlasヒューマノイドロボットの導入に強く反対しており、正式な労使合意なしには1台も配備できないと主張している（朴 2026年）。さらに、産業界からは、黄色い封筒法（2025年労働組合及び労働関係調整法）が、AIやロボットの導入を含む経営上の意思決定を団体交渉の範囲に含めることで、このような反対をさらに強化する可能性があるとの強い懸念が表明されている（姜 2026年）。[2]。産業界の視点から見ると、この規制の変更は、技術的移行が産業の行き詰まりの長期的な原因となるリスクをはらんでいます。

2.2. 労働分野におけるアルゴリズム的正義

韓国は、個人情報保護法第37条およびAI基本法[3]により、労働分野におけるアルゴリズム的正義を追求しています。[4]さらに、個人情報保護委員会の指針は、AIに基づく採用および解雇の決定は、一般的に権利に重大な影響を与える自動化された決定のカテゴリーに該当すると明確にしています（PIPC 2025）。しかし、法的曖昧さと企業間の著しい能力格差に関する懸念は依然として残っています。特に、労働力の約80％を雇用している中小企業では、人的資源と法的助言へのアクセスが限られているため、2025年のAI利用率はわずか36％であり、大企業はその半分の水準にとどまっています（Park 2025）。同時に、アルゴリズムの透明性に関する社会と企業の間の対立もますます顕著になっています。代表的な対立は、韓国最大のフードデリバリープラットフォームであるBaeminが、アルゴリズムの透明性に関する度重なる要求に直面しているにもかかわらず、そのような情報は営業秘密に該当すると主張していることです（Gye 2023）。

韓国のAI労働移行は、世代間の不平等が限界に達している市場で展開される、脆い基盤の上に築かれています。ハイレベルの対話は制度的な認識を示していますが、厳しい現実に直面しています。若者の雇用は、記録的な教育水準にもかかわらず停滞しており、OECDで最も高い貧困率に苦しみ、週15時間未満の雇用で働く労働者の約70％を占める高齢者は、AIと自動化によってすでに不安定な立場が脅かされています（Yu 2025）。労働者の80％以上を雇用する中小企業（中小ベンチャー企業部、N.d.）は適応能力を欠いており、対話は構造的な準備状況を追い越すリスクを抱えています。最終的に、政策が最も脆弱な層を優先しない限り、AI移行は既存の社会的分断を深める可能性があります。

3. 台湾

3.1. AIによる雇用の喪失

台湾は、人工知能が労働市場、労働者の権利、社会保障に与える影響について、ますます懸念に直面しています。特に自動化が他の形態の仕事よりも急速に反復的で定型的なタスクを代替すると予想されるため、技術的失業の見通しを中心に公的議論が激化しています。これらの懸念は、台湾企業が今後10年間でAIが既存の雇用の約3分の1を代替する可能性があると予測していることを示唆する台北タイムズの報道に反映されています（Taipei Times 2024）。これに対応して、台湾の新たなAIガバナンスの枠組みは、労働関連のリスクに対処し始めています。

AI基本法第12条は、政府が労働者の職業安全を保護するとともに、AI導入の結果として失業した者に対して再就職支援を提供しなければならないと規定しています（Chien 2025）。この一般原則を超えて、労働部の傘下にある労働力開発庁は、労働力の適応を促進するための具体的な政策措置を導入しました（労働力開発庁 2024b）。これらには、雇用されている労働者向けのAI関連トレーニングへの補助金、産業人材プログラムのような若者向けの職業プログラム、およびオンライン学習中に労働者が金銭的支援を受けられるようにする再訓練イニシアチブが含まれます。同時に、行政院はAI投資を規制および社会的な課題の源泉としてだけでなく、10大AIインフラプロジェクトの推進によって実証されているように、経済成長と雇用創出の主要な柱としても位置づけています（Reuters 2025）。

3.2. 採用におけるAIとアルゴリズムによる差別

労働部が実施した2024年の調査では、企業のうち3.0％がすでに採用活動でAI面接ツールを使用しており、34.3％が導入を検討していることがわかりました（労働力開発庁 2024a）。このようなツールは採用コストの削減に役立つかもしれませんが、意図せずとも雇用における差別的な結果を生み出す可能性があるという懸念が残っています。AI基本法第4条第6項は、AIの研究、開発、応用の全期間を通じて、アルゴリズムのバイアスと差別は可能な限り回避されるべきであり、AIがいかなる特定の集団に対しても差別的な結果をもたらしてはならないと規定しています（行政院 2025）。

2026年3月の聯合日報（Ye 2026）およびCNA（Zhang 2026）の報道によると、労働部は「事業主による人工知能の導入および利用に関するガイドライン」を策定中であり、2026年半ばにも発行される可能性があります。報道によると、草案ガイドラインは、透明性、人間の監視、労使協議、プライバシー保護を中心に据えており、特に採用、選考、業績評価、解雇における不当な扱いまたは差別の防止に重点を置いています。聯合日報の報道はさらに、採用にAIが使用される場合、雇用主は事前に求職者に通知し、最終決定が人間の判断に委ねられることを保証することが期待されると指摘しています。同様に、従業員の業績評価にAIが使用される場合、雇用主は事前に評価基準を開示し、最終的な意思決定において人間の監視を維持し、評価結果を説明できることが期待されます（Ye 2026）。しかし、一部の専門家は、拘束力のないガイドラインだけでは不十分であり、政府は既存の法的枠組みを包括的に見直し、法定改正が必要かどうかを評価すべきだと主張しています（Zhang 2026）。■

[1]厚生労働省（日本）。「デジタル人材育成のための実践機会開発モデル事業」。委託事業者：パソナ株式会社。事業期間：2023年度～2025年度。https://dx-jinzai.mhlw.go.jp/（サイトは現在利用不可。以下も参照のこと。https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/program_development_00019.html）。

[2]韓国。AI開発および信頼構築基本法（韓国語）、法律第21311号（2026年1月22日施行）。https://www.law.go.kr/lsInfoP.do?lsId=014820&ancYnChk=0#0000。

[3]韓国。個人情報保護法（韓国語）、法律第19234号（2023年3月14日一部改正、2023年9月15日施行）、第37条。https://www.law.go.kr/lsInfoP.do?lsId=014820&ancYnChk=0#0000。

[4]韓国。AI開発および信頼構築基本法（韓国語）、法律第21311号（2026年1月22日施行）。https://www.law.go.kr/lsInfoP.do?lsId=014820&ancYnChk=0#0000。

開発途上国への支援

AIの進化は世界の不平等を増幅させる可能性があるため、その影響を緩和するためには開発途上国への外国援助が不可欠となっています。この点において、東アジアの民主主義国は、異なるレベルとアプローチを示しています。日本は最も活発な提供国として際立っており、特にガバナンス支援と能力構築に焦点を当て、人間中心で信頼できるAIという観点から取り組んでいます。韓国は、より明確に価値主導のアプローチを採用し、国際的なイニシアチブにおいて包摂性と民主的ガバナンスを強調しています。台湾は大規模な支援を通じて関与することは少ないですが、市民社会の主体が研究、ネットワーク構築、能力構築活動を通じて国際協力において積極的な役割を果たしています。

1. 日本

1.1. 人間中心を強調した積極的なAI協力

日本は、グローバルサウス諸国へのAI支援と協力を積極的に行っています。日本は、グローバルサウスとの関与における主要な概念として、「安全でセキュアで信頼できるAIエコシステムの共創」を推進してきました。このアプローチに基づき、インド（外務省 2026）、ASEAN（外務省、総務省、経済産業省 2025a）、中央アジア（外務省、総務省、経済産業省 2025b）、アフリカ諸国（外務省 2025）を含むパートナーとのAI関連協力を進めてきました。これらのイニシアチブは、AIを活用した問題解決、制度支援、人材育成と能力構築、データセンターや現地言語向けAIモデルを含むインフラ支援の4つの柱に焦点を当てています。表が示すように、協力の範囲はパートナー地域によって異なります。いくつかのイニシアチブは、協力を強化するためのさらなる発展を見てきました。

表12-1： 日本のグローバルサウスとの国際AI外交

国際協力機構（JICA）は、開発援助に人間中心のAIアプローチを組み込んでいます[1]。JICAのプログラムは、デジタルデバイドやアルゴリズムによる差別などの潜在的なリスクを認識しつつ、AIを活用した公共サービスの改善を目指しています。現在のイニシアチブには、国家AI戦略策定支援、AIリテラシープログラム、教育、保健、行政などの分野でAIアプリケーションを導入するパイロットプロジェクトが含まれます。

これらの協力努力は、日本のより広範な国際AIガバナンスアジェンダとも結びついています。外務省は、広島AIプロセスをパートナー国との協力におけるガバナンス支援の一部として位置づけています。また、日本は、バンコクの日本大使館でのAIガバナンスツールに関するワークショップを通じて、OECDと東南アジア諸国との交流を促進してきました（外務省 2025a）。

同時に、グローバルサウスとの協力は、しばしばAIガバナンスを人間中心性および安全でセキュアで信頼できるAIという観点から捉えており、この表現は、民主的価値が明示的に言及されている広島AIプロセスのような多国間議論よりも、民主主義と人権への明示的な重点を置いていません。

2. 韓国

2.1. グローバルAI基本社会

韓国は、「AI基本社会」を新たな世界的標準として推進し、技術的利益がデジタルデバイドを埋めるために再分配されることを保証しています（大統領室 2025）。2025年の慶州APEC首脳会議では、韓国は米国と中国の両方が署名した最初の閣僚級コンセンサスである「APEC AIイニシアチブ」を主導しました（Korea Policy Briefing 2025）。このイニシアチブは、アジア太平洋地域全体での共有された成長と公平なアクセスに焦点を当てた、包摂的なAI社会のための世界的ブループリントとして機能します。AIを公共財として位置づけることで、韓国は競争的なイノベーション競争から協調的で価値主導のグローバルガバナンスモデルへの移行を試みています。

2.2. K-Democracy ODA

2026年に設立されたAI民主主義小委員会を中心に、韓国は「K-Democracy ODA」を拡大し、デジタル民主主義の制度化における独自の専門知識を共有しようとしています。最先端技術と民主的価値を統合したプラットフォームを輸出することにより、韓国はグローバルAIガバナンスアーキテクチャ内での規範的リーダーシップを強化しようとしています。この価値に基づいたアプローチを補完するように、韓国企業も他国が独自の主権AIを構築するのを支援する経験を積んでいます。代表的な例は、タイにおけるLLMプラットフォームとインフラの輸出と共同開発であり、これは韓国がローカライズされたAI開発を通じて国家が主権を確保する能力を示しています。

韓国が「AI基本社会」ビジョンを通じてAIを公共財として扱う努力は、国内概念からグローバルアジェンダへと成功裏に進化し、APECで米国と中国の両方の支持を得たという重要な外交的成果によって特徴づけられています。この規範的な野心は、「K-Democracy ODA」によってさらに強化されており、これは、単に技術を輸出するだけでなく、市民プラットフォームの構築、デジタル主権の支援、AIリテラシーの促進における実践的な経験を共有することによって、韓国を国際舞台で際立たせています。この積極的な国際的関与は、韓国のグローバルAI戦略における最も強力な章の1つを表していますが、その長期的な信頼性は、国内のパフォーマンスと本質的に結びついています。最終的に、韓国にとっての真の試練は、国内の実践が海外で推進しようとしている価値主導のモデルに見合うように、国内の政策的緊張を効果的に解決できるかどうかです。

3. 台湾

台湾の独特な国際的立場を考慮すると、この分野での国際的な関与は、しばしば公式の国家主導の働きかけよりも、市民社会組織による超国家的活動に依存してきました。

この文脈において、Doublethink Lab[2]は、AIとデジタルガバナンスの分野で特に適切な例を提供しています。2019年に台湾で設立されたこの組織は、中国のデジタル影響力工作、偽情報、デジタル権威主義的慣行の超国家的拡散を調査する市民社会の研究組織です。AIとデジタルガバナンスへの関連性は、AIを活用した偽情報と監視に関するその活動、およびそのような脅威を検出・分析するために開発した実践的な調査方法に反映されています。その活動は、情報操作の影響を受けやすいと見なされる国々での研究、選挙監視、能力構築イニシアチブを通じて、台湾を超えて広がっています。例えば、インドの2024年の総選挙中には、選挙監視活動を調整しました（Yu 2024）。一方、フィリピンでは、2023年からOSINTベースの調査方法と分析フレームワークを使用してジャーナリストにトレーニングを提供しています（Doublethink Lab 2024）。また、中国のCCTVシステムとAIを活用した顔認識技術が政治的弾圧に使用された可能性のある事例としてタイを調査しました（Lee 2025）。Tim Niven[3]がインタビューで述べたように、同組織はザンビア、ナイジェリア、マレーシアなどの国でのイニシアチブも模索しており、ニュージーランドと韓国のパートナーとの協力を深めています。

より広範には、台湾民主基金会が、より問題に特化した協力を支える超国家的ネットワークと規範的対話を維持する上で補完的な役割を果たしています（台湾民主基金会 2025）。2003年に設立されたこの組織は、公的支援と超党派の制度的基盤を持つ準公的な民主主義支援財団です。近年では、AIと民主主義の交差点にある問題にも取り組むようになっています。一例として、2026年1月に開催された「AI×民主主義」をテーマとした地方民主主義に関する国際フォーラム（TECRO in Japan 2026）が挙げられます。このイベントは、オードリー・タン氏がモデレーターを務め、6カ国から12名の参加者が集まりました。■

[1]国際協力機構（JICA）。「AI協力：JICAのDX6つの柱」。https://www.jica.go.jp/about/dx/six_pillars/pillar_3/。

[2]ダブルシンク・ラボ。「民主主義を強化するためのデジタル防衛力の向上」。https://doublethinklab.org/。

[3]ティム・ニブン博士、ダブルシンク・ラボ副CEO。Google Scholarプロフィール。https://scholar.google.com/citations?user=B9vqlpwAAAAJ&hl=en。

既存の取り組みにおけるギャップと今後の方向性

これまでは各国の取り組みを概説してきた。本稿では、次に何が行われていないか、そして将来何が行われるべきかを明確にすることを目指す。

その強度は国や時代によって異なるものの、日本、韓国、台湾はいずれも、AIガバナンスと、法の支配、人権、多様性、公平性、民主主義、包括性、非差別、透明性、説明責任といった価値観との調和を重視してきた。しかし、根本的には、これら3カ国は、米国や中国のようなAI先進国に追いつこうと努力している状況にあり、AI分野におけるイノベーションの促進も重視する政策を実施している。

国際的な原則および規範形成の観点からは、2023年に設立された広島AIプロセスとその国際ガイドラインおよび国際行動規範が最も注目に値する。これらはAI開発者だけでなく、利用者にも適用されるものと位置づけられている。しかし、ガイドラインと行動規範のほとんどの内容は、開発者を念頭に置いて策定されている。さらに、利用においては民主主義などの価値観を損なってはならないとしながらも、これらの文書は、AIシステムの設計やその利用方法が、利用国の社会における民主的価値観を容易に損なう可能性がある場合に、民主的価値観をどのように保護するかについての指針を提供していない。

さらに、法の支配、人権、適正手続き、多様性、公平性、民主主義といった、リベラルデモクラシーを維持するために不可欠な価値観は、広島AIプロセスで規範として強調されたものの、東アジアで観察されるその後の国際的な取り組みにおいては一貫して支持されていない。2024年のソウルAIビジネス・プレッジがこれらの価値観にほとんど触れていないことがその一例である。これは、国やアクター間の優先順位の違いだけでなく、ガイドラインの非拘束的な性質にも起因する。

デジタルツールを用いた民主的ガバナンス強化への取り組みは、日本、韓国、台湾のいずれにおいても、まだ全国規模で実施されておらず、実験的または地域的な段階にとどまっている。これらの取り組みは、国内の世論を広く取り込もうとする参加型民主主義の原則に基づいている。しかし、世論自体が、LLMによって形成された非民主的なアクターによってAIによって影響を受けている、あるいはポピュリズムの台頭により、より非民主的で差別的なトーンを帯びていることを考えると、これらの傾向に左右されることなく民主的価値観と制度を保護するための措置がこの段階で組み込まれているとは言い難い。さらに、デジタル民主主義への取り組みは、国家の境界を越えていない。とはいえ、台湾のデジタル民主主義への取り組みは、日本や韓国よりも進んでいるように見える。特に、市民技術コミュニティの役割が統合されており、政府との協力だけでなく、政府を監視する役割も期待されている。

AI生成された偽情報、悪意のあるコンテンツ、偽画像、偽動画の拡散に対する認識は各国で高まっており、情報インテグリティに対する重大な影響に対処するための取り組みが進められている。国によって状況の違いが見られる。日本では表現の自由が優先され、プラットフォームの自己規制に大きく依存している。韓国では、ファクトチェック組織が社会の二極化に巻き込まれている。台湾では、反中感情が偽情報・誤情報対策を政治化している。

しかし、いずれの場合も、国際社会の脆弱性によって加速されたAIによって速度と量が増大した偽情報や悪意のある情報による情報操作に対抗する取り組みは、この傾向がさらに加速すると予想されることを考えると、問題に対処するには不十分である可能性が高い。特に、大手米国テック企業が2025年から偽情報対策への資金提供を大幅に削減したことも、この問題に対処する上での障壁をさらに高めている。さらに、根本的な問題は、プラットフォーム自体が本質的に政治的な動画や画像を大量に配布するインセンティブを提供するアテンションエコノミーモデルを規制できていないことである。この問題が解決されない限り、感情に訴える政治を抑制することは困難であろう。

深刻なサイバー脅威に直面している日本、韓国、台湾は、「AIのためのセキュリティ」（AIを標的としたサイバー攻撃からの防御）と「セキュリティのためのAI」（AIを悪用したサイバー攻撃の防止）の両方に対処する多層的な取り組みを実施している。また、アジアの途上国に対する能力構築の取り組みにも従事している。サイバーセキュリティは、米国などでの「ハック・アンド・リーク」戦術を用いた選挙干渉の例で示されているように、民主的社会の安定にとって極めて重要であるが、この分野の取り組みは、必然的にセキュリティと財政的考慮事項に支配されている。

民主的社会や親民主的アクターに関する情報のセキュリティを確保すること、すなわち、権威主義国家によるデータ窃取や、中国政府がアクセスできる中国企業による外国データの収集は、重要な課題である。日本、韓国、台湾はいずれもデータ保護に積極的に取り組んでいるが、しばしば自国の政府や企業からデータを保護することに焦点が当てられており、罰金などの措置が実施されている。

各国が独自のAIシステムを構築することを目指す「主権AI」イニシアチブは、他国のAIに依存することなく、情報の集約、分析、対策の策定が可能なAIインフラを独自に開発することを目指している。これらの措置は、AI主導のイノベーションを促進し、外国政府からデータを保護しながらガバナンスフレームワークを確立する必要があるという理解のもとに考案された。しかし、これら3カ国のいずれも現在、主要なAI企業を擁しておらず、主権AIシステムの構築準備の初期段階にある。これらの取り組みはすべて2025年に開始されたものであり、この分野で他国を支援する段階にはまだ達していない。

AIが大量の情報を無差別に摂取して出力に使用すると、正確性が必ずしも保証されない情報が急速に拡散する可能性がある。それとは対照的に、民主的社会の基盤に不可欠なアクター、例えば正確なコンテンツを普及させるために情報を検証するメディアは、コンテンツが無料でアクセスされると商業的収益を失い、持続不可能になる可能性がある。このため、著作権保護は民主的社会にとって極めて重要である。

コンテンツ産業とテック産業の対立の中で、各国は適切な規制枠組みを決定するのに苦労しており、この分野で他国を支援する段階にはまだ達していない。これら3カ国は主要なAI企業を所有していないため、国内のコンテンツ産業を外国のAI企業からどのように保護するかだけでなく、国内のAI企業のトレーニングを可能にしながらコンテンツ作成をどのように保護するかについても議論が集中している。これらの議論自体が、他国にとって参考になる可能性がある。

AIが偽情報の拡散を加速させる時代において、AIリテラシー教育は民主的社会の回復力を維持するために不可欠である。調査対象となった3カ国はいずれも、初等・中等教育のカリキュラムにAIおよびメディアリテラシー教育を組み込んでいる。さらに、社会的分断を防ぎ、AIおよびサイバーセキュリティ分野の能力を構築するためのトレーニングプログラムを実施している。この分野における途上国への支援も活発である。しかし、途上国への支援は主に政府機関に向けられており、自国政府、大手テック企業、または外国政府による監視や抑圧から身を守ろうとする市民に対する能力構築支援はない。台湾の市民社会からの建設的な批判も、市民空間を保護するためのデジタル市民教育の欠如とその重要性を浮き彫りにしている。

AIによる人間の労働の代替や、AIへのアクセスに起因する賃金格差といった問題は、経済格差を拡大させ、民主的社会を不安定化させる可能性のある問題である。したがって、AI分野におけるリカレント教育の促進など、これらの影響を緩和するための措置が講じられている。しかし、労働市場がAIによってどの程度影響を受けるか、またリカレント教育の範囲に関する予測は、国内の文脈に限定されており、他国の労働市場への影響は分析に含まれていない。日本、韓国、台湾で現在提供されているリカレント教育の内容を途上国に提供することも一つの選択肢であるが、先進国が自国のAI技術が途上国の労働市場に与える影響について認識を高め、それらの国々の民主主義への影響、そして国際社会への影響に関する分析を進め、対応策を講じることも必要である。

途上国支援の観点から見ると、日本の焦点は政府への支援に過度に偏っており、民主主義を守るための非政府アクターへの必要な支援の欠如は重大な問題である。多くの途上国が最近中国の監視システムを採用していることを考えると、日本や韓国からの支援は、これらの監視能力を強化または補完するものであってはならず、むしろそれらに対抗する能力を支援するものでなければならない。さらに近年、タイのような国々では行政データをデジタル化し、AIを用いて汚職の可能性をフラグ立てしている。しかし、汚職対策に用いられるAIアルゴリズムを監視するための第三者機関の不在は、そのような措置が政治目的で悪用される余地を残している。

対照的に、台湾の市民社会組織は国境を越えたパートナーシップを確立し、共同研究や能力構築を通じて世界中の市民社会グループの能力を向上させている。とはいえ、Double Think Labのような少数の組織だけにこれらの活動を任せることには限界があり、Double Think Labの能力構築支援は、自らのリソースのみで賄われているわけではない。アジアの組織からの資金提供を含む市民社会への支援が不可欠である。

AI能力の向上とイノベーションの促進という目標を追求しながら、民主的価値観と制度を保護しようとする日本、韓国、台湾はいずれも数多くの取り組みを行っている。しかし、いくつかの共通の問題が明らかになっている。第一に、これらの取り組みは主に国内にとどまっており、AIに関連して他国の民主的価値観と制度を強化するための支援はほとんど提供されていない。第二に、AIから民主主義を保護し、AIと共に民主主義を保護するための国際規範を確立するための取り組みが不十分である。第三に、国際的な視点の欠如により、権威主義政府がデータ窃取、監視システムの強化、汚職対策のような一見民主的な行動を政治的利益のために悪用する可能性が十分に認識されていないか、対策の範囲に含まれていない。第四に、他国における民主主義の弱体化にもかかわらず、そのような状況において不可欠な役割を果たす市民社会への支援が不十分である。

これは、複数の要素を持つイニシアチブを開始する必要性を示している。第一に、先進国からのAIの避けられない影響に苦しむ途上国を支援するために、国境を越えた側面に焦点を当てるべきである。第二に、東アジア諸国の既存の取り組みから欠落している市民社会アクターへの支援を提供しなければならない。第三に、これらのイニシアチブは、技術的進歩よりも民主的規範と価値観の保護を優先すべきである。第四に、これらのイニシアチブには、民主主義とAIの両方に精通した先進国の市民社会アクターの関与が必要となるであろう。

日本、韓国、台湾は、このような取り組みに着手するのに最適である。日本はグローバルな規範設定に意欲的であり、韓国は技術ベースのイニシアチブを迅速に立ち上げることに長けており、台湾は市民社会分野で豊富な人的資源と経験を有している。これら3カ国の関係者による連合は、AIから、そしてAIと共に民主主義を支援するのに適している。■

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